Recruter un Data Analyst
Trois métiers portent ce titre. Le premier produit des tableaux de bord à la demande et sert de guichet. Le deuxième construit les modèles de données dans l'entrepôt et documente les indicateurs, ce que le marché appelle désormais analytics engineer. Le troisième instruit des questions ouvertes avec les directions métier, comme un consultant interne. Une annonce qui ne dit pas lequel des trois reçoit cent candidatures et n'en retient aucune, parce que les trois viviers ne se recouvrent qu'en partie.
Aussi appelé Analyste de données, Analytics Engineer, Analyste décisionnel, Lead Data Analyst, Business Analyst data.
Ce que nous observons
Pourquoi un recrutement de data analyst échoue.
L'annonce ne dit pas lequel des trois métiers
C'est la première cause d'échec, et elle est aggravée par le volume : le data analyst est l'un des postes les plus demandés en France, et une annonce vague reçoit des centaines de candidatures qu'il faut trier à la main. Dire si l'on cherche quelqu'un pour modéliser dans l'entrepôt, pour instruire des questions métier ou pour tenir un parc de tableaux de bord divise le volume par cinq et multiplie la pertinence d'autant.
Le poste devient un guichet et personne ne l'a voulu
Sans arbitre pour décider de ce qui entre dans le catalogue d'indicateurs, chaque demande métier devient un tableau de plus. L'analyste en produit cent dont vingt servent, passe son temps à les maintenir, et part au bout de dix-huit mois en ayant peu appris. Le remède tient en une règle : toute nouvelle demande passe par quelqu'un qui a le droit de dire non, et ce quelqu'un n'est pas l'analyste lui-même.
On teste sur des exercices d'école plutôt que sur un schéma réel
Le SQL est la compétence centrale du métier et la seule qui se teste objectivement. Mais un exercice académique sur deux tables propres ne dit rien : ce qui distingue un bon analyste, c'est ce qu'il fait devant deux tables mal nommées, avec des doublons et une jointure piégeuse. Quarante minutes sur un extrait de votre propre schéma apprennent davantage que trois entretiens de parcours, et renseignent le candidat en retour.
L'analyste est jugé sur le nombre de tableaux produits
C'est le critère le plus facile à mesurer et le plus trompeur. La valeur du poste se mesure au nombre de décisions que ces tableaux ont changées, ce qui suppose que quelqu'un suive l'usage réel. Une entreprise qui n'a pas cette mesure obtient exactement ce qu'elle compte : beaucoup de tableaux, peu d'effet, et un catalogue que plus personne ne comprend au bout de deux ans.
Aucun accès direct aux directions métier
Un analyste qui reçoit ses demandes par un ticket, sans jamais parler à celui qui pose la question, répond à la demande formulée et non au besoin réel. Or l'essentiel de la valeur du métier est précisément là : reformuler la question avant de la traiter. Les candidats expérimentés demandent qui ils verront et à quelle fréquence, et la réponse pèse plus que l'outil de visualisation en place.
La qualité de la donnée n'a pas de propriétaire
L'analyste est en bout de chaîne : c'est lui qui découvre qu'un champ est renseigné une fois sur trois, et c'est lui qu'on interroge quand un chiffre est faux. Sans propriétaire métier ni processus de correction en amont, il passe une part croissante de son temps à expliquer des anomalies qu'il ne peut pas corriger. Dire au cadrage où en est ce sujet change le profil à chercher.
On cherche un analyste là où il faut un ingénieur
Quand la donnée n'arrive pas, n'est pas fraîche ou se récupère à la main, le problème n'est pas l'analyse mais l'alimentation. Un analyste recruté dans ce contexte passe son année à construire des chaînes qu'il n'a ni les outils ni le mandat de faire correctement. Nous posons systématiquement la question au cadrage, même quand elle conduit à proposer un autre poste que celui demandé.
Avant de chercher
Ce que nous cadrons avec vous.
Le brief conditionne tout le reste. Un cadrage approximatif se paie en candidatures hors sujet et en semaines perdues.
Lequel des trois métiers
Guichet de tableaux de bord, modélisation dans l'entrepôt, ou instruction de questions ouvertes. La réponse décide du vivier, de la fourchette et du type d'entretien technique à construire. Quand le poste couvre les trois, il faut une répartition de temps et dire ce qui cède quand tout arrive en même temps.
L'état de l'entrepôt et du catalogue
Existence d'un entrepôt, fraîcheur des données, indicateurs déjà définis et documentés, nombre de tableaux en circulation. Un poste de construction et un poste de reprise attirent des profils différents, et le second se vend très bien quand il est assorti du mandat de supprimer ce qui ne sert plus.
L'accès aux directions métier
Qui pose les questions, sous quelle forme, et si l'analyste peut aller voir l'auteur de la demande. C'est le facteur qui distingue un poste d'analyse d'un poste de production, et les candidats le savent.
Qui arbitre le catalogue
La personne qui a le droit de refuser une demande de tableau. Sans elle, le poste devient un guichet quelle que soit l'intention affichée au recrutement. Nous posons la question au cadrage parce que la réponse détermine la durée en poste du futur titulaire.
Le niveau réellement nécessaire
Beaucoup de postes annoncés en confirmé se tiennent par un profil de deux ans bien accompagné, et certains postes annoncés en junior demandent en réalité de reprendre seul un entrepôt entier. Le trancher évite de chercher longtemps un profil qu'on ne peut pas payer, ou d'en recruter un qu'on ne saura pas encadrer.
Lecture de marché
Ce que dit le marché aujourd'hui.
Fourchettes issues de notre baromètre des salaires, en brut annuel, pour la France.
C'est l'un des postes les plus demandés de la famille data, avec un vivier large en volume et très inégal en niveau. La reconversion y a apporté beaucoup de candidats maîtrisant les outils de visualisation sans avoir jamais modélisé de données : le tri se fait sur le SQL et sur la capacité à raconter une analyse de bout en bout.
L'apparition de l'analytics engineer a créé un palier intermédiaire entre l'analyse et l'ingénierie, et il est aujourd'hui le plus tendu du domaine. Les profils qui savent modéliser dans l'entrepôt, versionner leurs transformations et documenter leurs indicateurs se placent au-dessus du milieu de fourchette et reçoivent plusieurs propositions.
Notre baromètre situe la fonction entre environ 35 000 € pour un profil junior et 95 000 € et au-delà pour un lead qui porte une équipe d'analyse. L'écart entre secteurs est net : les entreprises dont le produit repose sur la donnée paient nettement au-dessus des directions métier qui s'équipent.
Les outils d'assistance à la rédaction de requêtes ont déplacé la valeur. Écrire une requête simple ne discrimine plus ; savoir qu'une jointure va dupliquer des lignes, reconnaître un résultat qui ne peut pas être juste et reformuler une question mal posée discriminent davantage. Les entretiens n'ont pas tous suivi.
Le télétravail est très répandu sur cette fonction, ce qui élargit le vivier accessible mais expose à une concurrence nationale. En contrepartie, la proximité avec les directions métier reste un argument d'attractivité réel pour les candidats qui veulent voir l'effet de leur travail.
- Junior (0-2 ans)35-45 k€
- Confirmé (2-5 ans)45-58 k€
- Senior (5-8 ans)58-75 k€
- Lead Data Analyst / Analytics Manager (8 ans et plus)75-95 k€+
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Questions fréquentes
Ce que les dirigeants nous demandent.
- Quelle différence entre un Data Analyst et un Data Engineer ?
- L'ingénieur construit et exploite les chaînes qui rendent la donnée disponible, fraîche et fiable. L'analyste utilise cette donnée pour répondre à des questions métier. L'un produit la matière, l'autre en tire des conclusions. Une équipe qui n'a que des analystes finit par consacrer la moitié de son temps à des tâches d'ingénierie faites à la main, et elle le découvre en général le jour où un chiffre faux arrive en comité de direction.
- Qu'est-ce qu'un Analytics Engineer ?
- Un profil intermédiaire, apparu avec les outils de transformation déclarative : il travaille dans l'entrepôt plutôt qu'en amont, transforme la donnée brute en modèles utilisables, versionne ses transformations et documente ce qu'il produit. Il vient souvent de l'analyse et non de l'ingénierie. C'est le recrutement pertinent quand les chaînes d'ingestion existent déjà et que le problème est la modélisation.
- Quelle différence avec un Data Scientist ?
- L'analyste décrit et explique ce qui s'est passé, avec des méthodes simples et lisibles par une direction. Le data scientist construit des modèles qui prédisent ou classent. Beaucoup d'entreprises recrutent un data scientist là où un analyste rigoureux réglerait la question, plus vite et pour moins cher — c'est l'erreur de casting la plus courante du domaine.
- Comment tester un Data Analyst en entretien ?
- En SQL, sur un extrait de votre propre schéma, imparfait de préférence. Donnez deux tables mal nommées, avec des doublons et une jointure piégeuse, et demandez de répondre à une question métier en quarante minutes, en autorisant la documentation. Vous verrez sa méthode, sa façon de vérifier un résultat, et ce qu'il fait quand le chiffre obtenu lui paraît suspect.
- Combien de temps faut-il pour recruter un Data Analyst ?
- Nous présentons les premiers profils qualifiés sous 10 jours ouvrés en CDI et sous 48 heures en management de transition. Le vivier est large : l'essentiel du travail consiste à trier, et un cadrage précis sur le métier attendu raccourcit nettement le processus.
- Combien coûte le recrutement d'un Data Analyst ?
- Nous facturons au succès : rien tant que le candidat n'a pas accepté l'offre, pas d'avance et pas d'exclusivité payante. Si le candidat ne prend finalement pas son poste, les honoraires versés sont intégralement remboursés.
- Intervenez-vous en management de transition sur cette fonction ?
- Oui, notamment pour reprendre un parc de tableaux de bord après un départ, reconstruire un catalogue d'indicateurs ou absorber un pic lié à une clôture ou à une migration. Premiers profils sous 48 heures.
Aller plus loin
Les autres fonctions Tech que nous recrutons.
Sur les fonctions voisines :
- Recruter un Data Engineer
- Recruter un BI Analyst ou un Big Data Engineer
- Recruter un Chief Data Officer ou un Head of Data
- DSI / CTO
- Data Engineer
- Chef de Projet ERP
- Développeur Web et Mobile
- Architecte SI
- Administrateur Système
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À propos de l'auteur
Co-fondateur d'Entourage Recrutement
Après près de douze ans passés sur les fonctions financières, Warren a co-fondé Entourage Recrutement. Il conduit aujourd'hui les recrutements en CDI sur les postes critiques de la Finance, du contrôle de gestion à la direction financière.
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